AIOとは？読み方・SEOとの違いから具体的な対策5領域まで解説

AIOとは、検索エンジンだけでなく、AIにも自社の情報を正しく理解・参照してもらうために、従来のSEOを広げていく考え方です。

Google AI OverviewsやAI Modeの普及で、「検索順位は維持できているのにクリックされない」状況が起きています。その対応策として語られるようになったのがAIOです。

ただし、AIOはSEOに取って代わるものではありません。Googleは「AI機能に表示されるための特別な最適化は不要」と明言しています。

この記事では、AIOの意味を整理したうえで「では実際に何をすればいいのか」まで解説します。NEXER Groupの独自調査データも交えています。

【結論】AIOとは？意味・読み方を30秒で整理

AIOとは「AI Optimization（AI最適化）」の略で、読み方は「エーアイオー」です。AIにも情報を正しく理解・参照してもらうために、SEOを広げる考え方を指します。

注意点は2つあります。同じ略語で呼ばれるものが3つあることと、目的は「引用されること」そのものではないことです。

AIOとは「AIにも正しく理解・参照されるようにSEOを広げる考え方」

AIOは、SEOとは別の新しい技術体系ではありません。検索エンジン向けに整えてきた情報を、AIが読んで回答に使える状態まで広げる位置づけです。変わったのは「誰が読むか」です。

AIOで想定する読み手の変化

これまで想定していた読み手	これから加わる読み手
検索ユーザー（人間）	検索ユーザー（人間）
検索エンジンのクローラー	検索エンジンのクローラー＋回答を生成するAI

読み手に「回答を生成するAI」が加わったぶん、情報の書き方と伝え方を調整する。これがAIOの実体です。

なお、AIOはGoogleなどのプラットフォーム側が定めた公式用語ではありません。業界内で使われるようになった呼び名で、定義も各社で揺れがあります。

AIOの読み方と、紛らわしい3つの「AIO」

読み方は「エーアイオー」です。ただしAIOという略語は3つの意味で使われており、検索すると別分野の情報が混ざります。

社内で「AIO対策をやろう」と話す場合、相手がAI最適化全般を指しているのか、AI Overviewsへの掲載だけを指しているのかで、やるべきことの範囲が変わります。最初に確認しておくと認識のズレを防げます。

AIOの目的は「引用されること」そのものではない

AIOは「AIに引用されるための対策」と説明されがちですが、この理解のままKPIを設計すると行き詰まります。引用は手段であって、目的ではないためです。

実際、自社サイトを持つWeb担当者34名への調査では、生成AIの回答に表示された引用元リンクを「ほぼ必ずクリックする」と答えた人は0.0%でした。

「引用されたかどうか」だけを追いかけると、この後半部分が評価対象から抜け落ちます。KPIの考え方は第8章であらためて整理します。

※出典：LLMO対策に関する独自調査（n=34）

なぜいまAIOが必要なのか｜3つの環境変化

背景は検索結果の中でAIが答えるようになったこと・サイト訪問が2年で33%減ったこと・情報収集の入口が分散し始めたことの3つです。

いずれもサイト側の施策の良し悪しとは無関係に起こるため、「何も悪くしていないのにアクセスが減った」という状況が生まれます。

変化1｜検索結果の中でAIが答え、サイト訪問は2年で33%減少

AI Overviewsは検索結果の最上部にAIの回答を表示します。その回答だけで疑問が解消されれば、下の検索結果までスクロールされません。AI Modeでは、ページ全体が対話的な回答形式に置き換わります。

この結果はすでに数字に表れています。株式会社ヴァリューズが約250万人を対象に実施した調査では、Google検索経由のWebサイト訪問数が2年で33%減少しました（日本経済新聞報道）。

ただし読み方に注意が必要です。減ったのは「検索経由の訪問数」であって、「検索の利用そのもの」ではありません。検索は行われているが、検索結果ページ内で用が済んでサイトまで来ない、という構造です。

Search Consoleでは「表示回数は維持なのにクリック数だけ落ちている」という形で現れます。

変化2｜情報収集の入口が分散し始めている

「そもそも何を使って調べるか」の段階でも変化が起きています。全国10〜60代の男女9,278名への調査結果です。

【調査】日常の検索行動で利用するサービス（n=9,278）

利用するサービス	割合
検索エンジン	91.9%
SNS	77.3%
生成AIサービス	21.3%

検索エンジンが圧倒的多数である点は変わりません。ただし生成AIサービスも21.3%で、約5人に1人がすでに生成AIで調べものをしています。

さらに同調査では、10代のChatGPT利用率が42.9%とYahoo! JAPANの31.7%を上回る結果が出ています。現在の10代が中心世代になる頃には、入口の構成が今とは変わっている可能性があります。

参考：サイバーエージェント GEOラボ「生成AIのユーザー利用実態調査」（全国10〜60代の男女9,278名／2025年5月23日〜24日）

変化3｜【独自調査】AI Overviewsだけで検索が完結する場面は約3.5割

では実際にどの程度「検索結果ページ内で完結」しているのでしょうか。Webサイトの運営・管理経験があるWeb担当者31名への調査結果です。

【調査】AI Overviewsだけで検索が完結することがあるか（n=31）

AI Overviewsだけで検索が完結することがあるか	割合
よくある	12.9%
たまにある	22.6%
あまりない	32.3%
全くない	32.3%

「よくある」「たまにある」を合わせると35.5%。一方で「あまりない」「全くない」も合わせて64.6%あります。

つまり検索がすべてAIに置き換わったわけではないが、一定の割合で完結する場面が生まれているという状態です。すべてのクエリで影響が出るのではなく、調べて終わる情報系のクエリから影響が出ていると考えられます。

AIOが必要になるのは、この「完結してしまう場面」でも自社の情報が参照される状態を作るためです。

※出典：AI Overviewsに関する独自調査（n=31）

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AIOとSEOの違い｜置き換えではなく「SEOの拡張」

独自調査では「SEOの重要性は変わらない」が51.6%で最多、同時に「従来のSEOだけでは限界を感じる」も41.2%でした。

この2つは矛盾しません。SEOの価値は落ちていないが、SEOでカバーできる範囲が全体の一部になった、という状態です。

【独自調査】SEOの重要性は下がっていないが、それだけでは足りない

前提として確認したいのが「SEOの価値が下がったのか」です。2つの調査結果を並べます。

【調査】AI Overviews登場後のSEOの重要性の変化（n=31）

AI Overviewsの影響でSEOの重要性はどう変化したか	割合
大きく下がった	12.9%
やや下がった	12.9%
変わらない	51.6%
やや上がった	16.1%
大きく上がった	6.5%

【調査】従来のSEOだけでは限界を感じているか（n=34）

従来のSEOだけでは限界を感じているか	割合
強く感じている	20.6%
やや感じている	20.6%
どちらとも言えない	38.2%
あまり感じていない	5.9%
全く感じていない	14.7%

最多は「変わらない」の51.6%です。「上がった」22.6%と「下がった」25.8%はほぼ同規模で、現場の半数はSEOの重要性が落ちたとは感じていません。

一方、別の調査では「限界を感じている」が合計41.2%。「どちらとも言えない」が38.2%で、判断がついていない層もほぼ同規模です。

この2つの結果は矛盾していない

51.6%と41.2%は一見逆の結果に見えますが、同時に成立します。

AIOを「SEOの次に来るもの」と捉えるとSEOをやめる判断につながります。「SEOの対象範囲を広げるもの」と捉えるのが、調査結果とも実務とも整合します。

※出典：AI Overviewsに関する独自調査（n=31）／LLMO対策に関する独自調査（n=34）

SEOとAIOは何が違い、何が同じか

違いを整理すると次のようになります。実際に手を動かす施策の大半は共通しており、単純な二項対立ではありません。

違うのは「評価される単位」「成果の出方」「測り方」であって、やることが入れ替わるわけではありません。

Googleは「特別な対策は不要」と明言している

この点についてはGoogleが公式に説明しています。

AI OverviewsやAI Modeに表示されるための追加要件はなく、特別な最適化も必要ありません。これらの機能に表示されるために、新しい機械可読ファイルやAIテキストファイル、マークアップを作成する必要はありません。追加すべき特別なschema.orgの構造化データもありません。

引用：Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」

そのうえでGoogleが挙げているのは、次のような従来からのSEOベストプラクティスです。

• robots.txtでクロールを適切に許可する
• 内部リンクでコンテンツを発見しやすくする
• ユーザーにとって快適なページ体験を提供する
• 重要な情報をテキストで提供する
• 高品質な画像・動画でテキストを補強する
• 構造化データを実際の表示内容と一致させる
• Merchant Centerやビジネスプロフィールの情報を最新に保つ

つまりAI検索向けの「裏技」は存在しません。llms.txtのような新しいファイル形式やAI専用のマークアップを実装すれば引用される、という関係ではありません。

ただし「何もしなくてよい」という意味でもありません。同じ土台の上で、情報の書き方と伝え方をAIが扱いやすい形に整える——その部分がAIOの実務にあたります。具体的な内容は第5章で整理します。

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AIO・LLMO・GEO・AEOの違い｜実務ではほぼ影響しない

4つは呼び方が違うだけで、やるべきことの中身は大きく重なります。定義は固まっておらず、明確な線引きは存在しません。

実務上、これらを厳密に区別する必要はほとんどありません。呼び方が違っても、取り組む内容は一次情報の整備・結論を明示した記述・E-E-A-Tの提示・クロール対応という共通項に収束します。

さらに、用語の浸透度そのものが高くありません。自社サイトを持つWeb担当者34名に「LLMOを知っているか」を尋ねた結果です。

【調査】LLMOの認知度（n=34）

LLMOの認知度	割合
内容まで理解している	8.8%
聞いたことがあり、なんとなく内容を知っている	5.9%
聞いたことはあるが内容は知らない	26.5%
聞いたことがない	58.8%

「聞いたことがない」が58.8%で最多。内容まで理解している層は8.8%にとどまります。

Web担当者層でもこの水準です。社内の他部署や経営層に説明する場面では、用語から入らず「検索経由の接点がどう変わったか」から説明したほうが伝わりやすいと考えられます。

※出典：LLMO対策に関する独自調査（n=34）

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AIOでは具体的に何をするのか｜5つの領域

AIOの施策は答えの明示・一次情報・発信主体の明示・情報の一貫性・技術的な土台の5領域に整理できます。

いずれも「なぜAIにとって理解しやすくなるのか」から説明できます。上から順にこなすチェックリストではなく、自社がもっとも弱い領域から着手するものです。

領域1｜答えを明示する（結論・定義・条件・対象）

AIはページ全体を要約してから使うのではなく、質問に対応する部分を抜き出して回答に組み込みます。そのため、答えが明示されている箇所がそのまま使われやすくなります。

逆に、前置きが長く結論が最後にある構成や、「場合によります」で終わる記述は、抜き出せる単位になりません。内容が正しくても採用されにくくなります。

一方で、内容が正しくても書き方のせいで採用されにくくなるパターンもあります。

いずれも読者にとっても読みにくい書き方です。AI向けの特殊な最適化ではなく、曖昧さを減らす方向の修正だと考えると取り組みやすくなります。

領域2｜一次情報を持つ

ここがAIOでもっとも効く領域です。理由は単純で、一般論はAIが自分で生成できてしまうためです。

AIが外部サイトを参照するのは、自力で生成できない情報があるときだけです。どのサイトにも書いてある内容には、参照する理由がありません。

大規模な調査は必要ありません。業務のなかで蓄積している判断や数値を、外部に説明できる形に整理するだけでも一次情報になります。

領域3｜発信主体を明らかにする（E-E-A-T）

AIには情報の真偽を自力で判定する手段がありません。そのため「誰が言っているか」を判断材料のひとつとして扱います。発信主体が不明な情報は、採用する際のリスクが高くなります。

やることは、運営者情報・著者／監修者情報・実務経験の提示・問い合わせ窓口の設置です。資格や肩書きがなくても、実務経験と情報源の透明性を示せていれば足ります。

領域4｜サイト全体で情報を一貫させる

見落とされがちですが、AI検索では従来のSEO以上に効きます。AIは回答を作るとき複数のページや複数のサイトから集めた情報を突き合わせます。

矛盾があると、どちらが正しいか判断できず確信度が下がります。確信度の低い情報は回答に採用されにくくなります。

従来のSEOでは表記ゆれの影響は限定的でした。自社サイト内だけでなく、外部に出ている自社情報も対象になるのがこの領域の特徴です。

領域5｜クロール・インデックスと技術的な土台

AI OverviewsやAI ModeはGoogleの検索インデックスを基盤にしています。ChatGPTなどもWeb検索機能では検索結果を参照します。つまりインデックスされていないページは、AIの引用候補にも入りません。

やることはクロールの許可、内部リンクでの到達性、重要情報のテキスト化、表示速度とモバイル対応です。ここが整っていない状態で領域1〜4に取り組んでも効果が出ません。

構造化データはどう位置づけるか

構造化データは「AI対策の切り札」ではなく「検索結果での見え方を改善するSEO施策」と位置づけるのが適切です。優先順位は、コンテンツの中身や一次情報の整備より後になります。

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自社はAIOに取り組むべきか｜優先度の判断基準

すべての企業が今すぐ取り組むべき施策ではありません。独自調査では、AI検索による集客への影響を実感している層は回答者29名中9名でした。

優先度は「顧客の情報収集行動」「Web集客への依存度」「SEOの現状」で決まります。

【独自調査】影響を実感している層はまだ限定的

現在企業でWebサイトの運営・管理に関わっている29名への調査結果です。回答数が30件を下回るため、割合ではなく実数で示します。

【調査】AI検索の普及による集客への影響の実感（n=29）

AI検索の普及による自社サイトの集客への影響	回答数（n=29）
大きく影響が出ている（減少している）	2名
やや影響が出ている	7名
ほとんど影響はない	12名
むしろ増加している	2名
分からない	6名

影響を感じている層は29名中9名。一方で「ほとんど影響はない」が12名で最多、「むしろ増加している」も2名います。つまりAI検索の影響は、現時点ではすべてのサイトに一律に出ているわけではありません。

なお「分からない」が6名いる点も重要です。影響の有無を把握できていないケースがあり、測定の設計が追いついていないことを示しています。

※出典：AI Overviewsに関する独自調査（該当質問の回答者29名）

優先度が高い条件・まだ低いケース

次の条件に多く当てはまるほど、AIOに取り組む価値が高くなります。

とくに「順位は維持できているのにクリック数が落ちている」状態は、優先度がはっきり上がるサインです。ページの評価は下がっていないため、従来のSEO施策を強化しても解消しません。

逆に、次の場合は他の施策を先に進めたほうが成果につながります。

AIOは中長期の施策です。短期で問い合わせ数を増やす必要がある局面では、広告やSEOの改善を優先したほうが合理的な場合があります。

AIOの進め方｜6つのSTEP

新しいコンテンツを作る前に、現状把握と既存コンテンツの見直しから始めます。

一次情報の追加はSTEP4です。先に構造を整えておかないと、足しても抜き出せる形になりません。

この順番を踏まずに施策から入ると、効果の出ない領域に時間を使うことになります。

AIOのKPIと、測れること・測れないこと

KPIは「露出」「流入」「事業成果」の3階層で持ちます。引用は手段であり、事業成果までには段階があるためです。

2026年現在、AI機能での表示回数はSearch Consoleで確認できますが、クエリは取得できません。

KPIは3階層で持つ

①だけを追うと「引用されているのに成果が出ない」が放置されます。③だけを追うと「効果が出るまでに時間がかかる施策」を途中で止めます。3階層を並べて、どこで止まっているかを見る必要があります。

2026年現在、測れること・測れないこと

とくに押さえておきたいのが生成AIパフォーマンスレポートではクエリが取得できない点です。「どの質問で表示されたか」は分からないため、ページ単位の表示回数の推移を見て手動確認で補う形になります。

なおこのレポートは、生成AI機能での表示回数が十分でないサイトでは表示されないこともあります。

参考：Google Search Console ヘルプ「生成AIパフォーマンスレポート」

「AIに引用された＝売上につながった」ではない

引用と成果の間には距離があります。同じ調査の2つの数字がそれを示しています。

【調査】AI引用による効果の実感（n=34）

項目	割合（n=34）
AI経由で認知が広がったと感じる	58.8%
AI経由での問い合わせ・反響があった	23.5%

効果はまず露出・認知の段階に現れ、問い合わせに至るまでには時間差と減衰があります。

問い合わせ数だけを見て「効果がない」と判断すると、すでに起きている認知面の変化を見落とします。逆に引用されたことだけを成果として報告すると、事業成果につながっているかの検証が止まります。

【独自調査】課題の最多は「効果が不明確」

測定の難しさは現場の課題としても表れています。AI Overviews対策を実施または検討しているWeb担当者9名への調査結果です（複数回答可）。

【調査】AI Overviews対策で感じている課題（該当者9名・複数回答可）

感じている課題（複数回答可）	回答数
効果が不明確	5件
工数・リソース不足	3件
何をすべきか分からない	2件
ノウハウ不足	1件
特に課題はない	1件

「成果につながらない」は0件でした。つまり成果が出ていないのではなく、出ているかどうかが判断できないという状態です。

この課題は、KPIを3階層で設計し、STEP1の段階で測定の基準を決めておくことで軽減できます。

※出典：LLMO対策に関する独自調査（n=34）／AI Overviewsに関する独自調査（該当質問の対象9名）

自社で進めるのが難しい場合｜NEXER Groupの支援内容

AIOは既存のコンテンツとサイト全体を見直す作業なので、着手自体は自社でも始められます。一方で、次の段階でつまずくケースがよくあります。

• 現状の症状が「SEOの問題」なのか「AI検索の影響」なのか切り分けられない
• どのページから手を付けるべきか、優先順位が決められない
• 公開できる一次情報が社内にあるのか判断がつかない
• AI検索での露出状況を継続的に確認する運用が回らない
• 効果が出ているかどうかを社内に説明できない

NEXER GroupはSEO事業に20年以上携わり、5,000社以上のWeb集客を支援してきました。その知見をもとに、SEOとAIOを切り分けずに一体で支援しています。

コンサルタントと社内エンジニアが連携するため、方針策定から実装まで一貫して対応できます。なお「必ず引用される」「AI検索での順位を上げる」といった保証はいたしません。できることとできないことを明示してご提案します。

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費用相場とコンサル会社の選び方は、こちらで解説しています。
AIO対策の費用相場はいくら？51社調査でわかった料金の実態と見積もりの見方

NEXER Groupは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
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AIOに関するよくある質問

まとめ｜AIOは「SEOをやめること」ではなく「SEOを広げること」

AIOとは、検索エンジンだけでなくAIにも自社の情報を正しく理解・参照してもらうために、従来のSEOを広げていく考え方です。

独自調査では「SEOの重要性は変わらない」が51.6%で最多、同時に「従来のSEOだけでは限界を感じる」も41.2%でした。SEOの価値は落ちていないが、SEOでカバーできる範囲が全体の一部になった——これが現在の状況です。

ただし、すべての企業が今すぐ取り組むべき施策ではありません。

顧客が調べて比較する段階があるか、検索流入への依存度が高いか、公開できる一次情報があるか。この3点で優先度は変わります。

成果は「引用されたかどうか」だけで測らないでください。露出・流入・事業成果の3階層で見ることで、どの段階で止まっているかが分かります。

まず着手するなら、自社の商材に関する質問をいくつか決めて、実際に生成AIに入力してみることから始めてください。自社が出てくるのか、競合が出てくるのか、そもそも情報が出ないのか。この記録が、すべての判断の起点になります。

参考文献・出典

• Google 検索セントラル｜AI 機能とウェブサイト
• Google Search Console ヘルプ｜生成AIパフォーマンスレポート
• 株式会社サイバーエージェント GEOラボ｜生成AIのユーザー利用実態調査（全国10〜60代の男女9,278名／2025年5月23日〜24日）
• 日本経済新聞｜Google経由のサイト訪問、日本でも3割減 AI要約の浸透で（株式会社ヴァリューズ調べ）

本記事で引用した自社調査

• LLMO対策に関する調査（対象：企業でWebサイトの運営・管理に従事した経験がある方／有効回答数34名）
• AI Overviewsに関する調査（対象：同上／有効回答数31名）